Social media is increasingly being used as a source of information during crises, such as natural disasters and civil unrests. However, the quality and truthfulness of user-generated information on social media have been a cause of concern. Many users find distinguishing between true and false information on social media difficult. Basing on the elaboration likelihood model and the motivation, opportunity, and ability framework, this study proposes and empirically tests a model that identifies the information processing routes through which users develop trust, as well as the factors that influence the use of these routes. The findings from a survey of Twitter users seeking information about the Fukushima Daiichi nuclear crisis indicate that individuals evaluate information quality more when the crisis information has strong personal relevance or when individuals have low anxiety about the crisis. By contrast, they rely on majority influence more when the crisis information has less personal relevance or when these individuals have high anxiety about the crisis. Prior knowledge does not have significant moderating effects on the use of information quality and majority influence in forming trust. This study extends the theorization of trust in user-generated information by focusing on the process through which users form trust. The findings also highlight the need to alleviate anxiety and manage non-victims in controlling the spread of false information on social media during crises.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.391-406
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2015
Social media have emerged as new communication channels between consumers and companies that generate a large volume of unstructured text data. This social media content, which contains consumers' opinions and interests, is recognized as valuable material from which businesses can mine useful information; consequently, many researchers have reported on opinion-mining frameworks, methods, techniques, and tools for business intelligence over various industries. These studies sometimes focused on how to use opinion mining in business fields or emphasized methods of analyzing content to achieve results that are more accurate. They also considered how to visualize the results to ensure easier understanding. However, we found that such approaches are often technically complex and insufficiently user-friendly to help with business decisions and planning. Therefore, in this study we attempt to formulate a more comprehensive and practical methodology to conduct social media opinion mining and apply our methodology to a case study of the oldest instant noodle product in Korea. We also present graphical tools and visualized outputs that include volume and sentiment graphs, time-series graphs, a topic word cloud, a heat map, and a valence tree map with a classification. Our resources are from public-domain social media content such as blogs, forum messages, and news articles that we analyze with natural language processing, statistics, and graphics packages in the freeware R project environment. We believe our methodology and visualization outputs can provide a practical and reliable guide for immediate use, not just in the food industry but other industries as well.
Most previous studies, in general, related to housing needs have analyzed the data from self-administered survey or interview using questionnaire or simple 2D floor plan. This study was Intended to suggest how to increase the reliability and effectiveness of such survey methods in examining the residents' housing needs. In order to accomplish the purpose, the two kinds of surveys using Web based VR media and typical questionnaire were peformed. The same questions were used for these two surveys, and they included the furniture characteristics, use of each room, adjustment of room size, preferences for interior colors, preferred furniture in living room, space layout of floor plan, housing life style, and preference for housing characteristics. The answer differences between these two were analyzed. The subjects were 402 housewives who lived in apartment houses in Haeundae, Busan. Finding were as follows: first, the media method was more likely to be effective than typical questionnaire survey in explaining housing needs for the adjustment of room size in housing unit plan. Second, the media method was more realistic and reliable than the other in comprehending the needs for the interior colors. Last, the VR media tended to be more effective than the other in understanding the space layout of floor plan. This research sheds light on the utilization of visual instrument for the analysis of needs related to space use.
In this paper, we present a CNN-based gesture recognition approach which reduces the memory burden of input data. Most of the neural network-based gesture recognition methods have used a sequence of frame images as input data, which cause a memory burden problem. We use a motion history image in order to define a meaningful gesture. The motion history image is a grayscale image into which the temporal motion information is collapsed by synthesizing silhouette images of a user during the period of one meaningful gesture. In this paper, we first summarize the previous traditional approaches and neural network-based approaches for gesture recognition. Then we explain the data preprocessing procedure for making the motion history image and the neural network architecture with three convolution layers for recognizing the meaningful gestures. In the experiments, we trained five types of gestures, namely those for charging power, shooting left, shooting right, kicking left, and kicking right. The accuracy of gesture recognition was measured by adjusting the number of filters in each layer in the proposed network. We use a grayscale image with 240 × 320 resolution which defines one meaningful gesture and achieved a gesture recognition accuracy of 98.24%.
The purpose of this study is to propose effective plans for Anyang municipal library to use online media in preparation for the post-covid-19 era. For this purpose, the main implications were summarized by analyzing the operation cases of 5 excellent libraries that received government awards in the libraries' operation evaluation in 2021. And based on the analysis, strategies that can help Anyang municipal library use online media to operate library effectively even after COVID-19 were derived. This study is meaningful in that it is an empirical study that summarizes the online media usage strategy of the Anyang municipal library in preparation for the post-COVID-19 era based on actual cases of excellent libraries in the COVID-19 period.
Today, most of data storage devices use digital storage type. In this thesis, a new digital storage media called rainbow disk was introduced. It doesn't use 1-bit digital signal, but 2 or 4 bits digital signal using colors, so it can increase $2{\sim}4$ times more capacity than existing digital media in case of having the same spot size. It has made possible by means of technological advancement of devices and software. The photo quality paper was used for writing data by color inkjet or laser printing, and high resolution scanner was used for reading data. To extract data from image, the converting program was used. This paper shows the concept of rainbow disk as well as its performance and capacity. Axiomatic design was used for evaluating and developing the whole system.
UCC paradigm based on Web 2.0 has made new business models and came to the forefront as a commercial media. The purpose of this study is to analyze the customer attitudes toward UCC and its effects as a commercial media. Based on prior studies of Internet and Web advertising, informativeness, entertainment, irritation, trust, usefulness, ease of use, incentives, and flow were identified as affecting factors of the attitude of UCC advertising. Results show that informativeness, entertainment, irritation, trust, ease of use, and flow are significantly related to the attitude of UCC advertising, but usefulness and incentives are not. Customer attitude toward UCC advertising was also found to be significantly related to the such effects as brand attitude, word of mouth, and intention to buy. This study contributes to improve the understanding of UCC as a commercial media and provides the base of activation strategies for it.
Despite the increasing use of digital media and their powerful impact on risk management during recent outbreaks of emerging infectious diseases, the question of how digital media exposure influences preventive behaviors has not been fully explained. Using the appraisal tendency framework and protection motivation theory as theoretical frameworks, we theorized the affective and cognitive mechanisms under which the differential roles of three negative emotions (fear, anger, worry) on two cognitive appraisals (perceived threat and perceived efficacy) were examined. Based on data collected from a survey of 1,500 South Koreans during the COVID-19 pandemic, we found that while worry and anger increased perceived efficacy, fear reduced perceived efficacy. The results also showed that although exposure to COVID-19 information via digital formats increased preventive behavioral intention in general, digital media use for COVID-19 information had a negative influence on preventive behavioral intention through the sequential mediation of fear and perceived efficacy.
The purpose of this study is to investigate factors related to use-diffusion of Nscreen service as well as consumers' lifestyle and media usage of Nscreen service, which is fundamentally changing both the competitive landscape for business and the daily lives of consumers. The data of 1,524 consumers used in this study were drawn from the first Korea Media Panel Study in 2012 of Korea Information Society Development Institute. This study categorized adopters depending on the usage rate of contents and the variety of media platforms they used. Consumers using various media platforms enjoyed more categories of contents provided by Nscreen services. The variety of media platforms was useful in grouping users to explain the difference between the groups in terms of lifestyle activities. Based on the factor analysis and cluster analysis based on the consumers' lifestyle to find out different characteristics of each clusters, the result elicited some implications.
Purpose - This study aimed to identify the sub-dimensions of fashion social media quality (information quality, social quality, service quality, system quality) and investigate how they affect purchase intention through fashion information use behavior (information acceptance, information diffusion). Research design, data, and methodology - Data collection was carried out twice for systematic verification of the research model. In the first data collection, the reliability and validity of research variables were verified through 238 respondents and questionnaires were revised and supplemented based on their responses. In March 2018, the final survey was conducted from 755 respondents the age of 20 to 49. Using SPSS 23.0, descriptive statistics, exploratory factor analysis, correlation analysis were performed. In order to test hypotheses, structural equational modeling technique was employed using AMOS 23.0. Results - First of all, fashion Social media quality consists of four factors including information quality, social quality, service quality and system quality. Second, fashion Social media information quality, social quality, and system quality were shown to have a positive(+) effect on information acceptance behavior, and social quality, service quality and system quality were shown to have a positive(+) effect on information diffusion behavior. It was also determined that the acceptance and diffusion behaviors of fashion information through fashion Social media had positive(+) influence on purchase intention. Conclusions - This study holds academic significance in its identification of the components of fashion Social media quality and for conducting an empirical analysis on the causal relationship between fashion information acceptance and diffusion behaviors, and purchase intention. The results of this study indicate that fashion involvement is the key factors in determining the quality of Social media, the acceptance of information through Social media, and, by extension, the purchase of fashion products. Practitioners in the fashion industry may use the findings of this study in order to build more effective Social media strategy.
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